Gezgin robot seyruseferi için nokta bulutu kullanılarak engelden kaçınma
Obstacle avoidance using point cloud data for mobile robot navigation
- Tez No: 816197
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KALECİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu tez çalışmasında bir yer robotunun üzerine yerleştirilen RGB-D kameradan elde edilen nokta bulutu verisi kullanılarak robotun otonom seyrüseferi için engelden sakınma yaklaşımı önerilmiştir. Her ne kadar engelden sakınma yaklaşımı üzerine odaklanılsa da otonom seyrüsefer için gerekli olan küresel planlayıcı ve kontrolör kısımlarını da içeren bir sistem geliştirilerek sunulmuştur. Bu sistemin engelden sakınma modülünde nokta bulutu verisi kullanılmasına karar verilmiştir. Nokta bulutu verisinin en önemli dezantajı düzensiz bir yapıda olması ve çok sayıda veri içermesidir. Bu durum, engellerin algılama süresini önemli ölçüde arttırmaktadır. Bu tez çalışmasında, nokta bulutunun bu olumsuz yönlerinin giderilmesi üzerine odaklanılmıştır. Önerilen yöntem ön işleme, algılama ve planlama adımlarından oluşmaktadır. Ön işleme adımında, nokta bulutu 8-li ağaç yapısı ile düzenli hale getirilmiş ve aynı zamanda veri azaltımı yapılmıştır. Ayrıca, sadece dolu voksel merkezleri kullanılarak ikinci bir veri azaltımı daha gerçekleştirilmiştir. Algılama adımında kural tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşım dolu voksel merkezlerini göz önüne alarak olası bütün durumları ve bu durumlarda robotun nasıl hareket etmesi gerektiğini belirlemektedir. Planlama adımı engelden sakınma planını Bezier eğrisi ya da ara nokta kullanarak üretmektedir. Önerilen yöntem iteratif bir yapıda oluşturulduğu için konkav ve konveks gibi karmaşık engellerden de sakınabilmektedir. Önerilen yöntem, C++ programlama dilinde gerçeklenmiş ve Robot Operating System (ROS) kullanılarak Gazebo benzetim ortamında Pioneer3 - AT yer robotu ile test edilmiştir. Algılama adımında tasarlanan durumların test edildiği senaryoların yanı sıra konkav ve konveks engellerin olduğu senaryolarda da robot başarılı bir şekilde engelden sakınabilmiştir. Bu durumlarda robotun engelden sakınması için gereken süreler ve OctoMap ile karşılaştırmalarda yapılarak sonuçları paylaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an obstacle avoidance approach has been proposed for autonomous navigation of the robot using point cloud data obtained from the RGB-D camera placed on a ground robot. While focusing on the obstacle avoidance approach, the system has been developed, including the global planner and controller parts required for autonomous navigation. It was decided to use point cloud data in the collision avoidance module of the system. The major disadvantage of point cloud data is that it is unorganized and contains numerous points. This increases the detection time of obstacles significantly. This thesis focuses on eliminating these negative aspects of the point cloud. The proposed method consists of preprocessing, detection, and planning steps. In the preprocessing step, the point cloud is arranged in an octree structure while data reduction is performed. Also, a second data reduction was achieved using only occupied voxel centers. In the perception step, the rule-based approach has been developed. This approach determines all possible situations and how the robot should act in these situations considering the occupied voxel centers. The planning step generates an obstacle avoidance plan using the Bezier curve or intermediate point. Since the proposed method is created in an iterative structure, it can avoid complex obstacles such as convex and concave. The proposed method is implemented in C++ programming language and tested with Pioneer3 - AT ground robot in Gazebo simulation environment using Robot Operating System (ROS). The robot can successfully avoid obstacles in concave and convex scenarios in addition to scenarios where the designed situations are tested in the perception step. In these cases, the time required for the robot to avoid obstacles and comparisons with OctoMap were shared.
Benzer Tezler
- Yapay potansiyel fonksiyonlar ve panel metodu kullanarak robot dizilim kontrolü ve seyrüseferi
Robot formation control and navigation using artificial potential functions and panel method
ABDEL-RAZZAK MERHEB
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GAZİ
- Gezgin robotlar için seyrüsefer ve kamera takip sistemi
Navigation and camera tracking system for mobile robots
UĞUR GÜREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. OSMAN PARLAKTUNA
- Vision based indoor mobile robot localization using deep learning
İç ortamlarda derin öğrenme ile bilgisayarlı görüye dayalı gezgin robot konum kestirimi
ARAFAT EMAD ARAFAT SHARIF
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BERKE GÜR
- Bina içi ortamlarda arama ve kurtarma görevleri için seyrüsefer
Navigation for search and rescue missions in indoor environments
ÇAĞRI METE ŞENLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN PARLAKTUNA
- Uzaktan Eğitim İçin Hibrit Eğitim Robotu Tasarımı
Hybrid Education Robot Design For Distance Education
MAHMUT KASAP
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTurgut Özal ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR YILMAZ